前言上一期的博文老吳介紹了自駕車的等級分類，相信大家對於自駕車的能力分級都有了基本的概念，可是一台車子要怎麼做到自動駕駛呢？車子怎麼知道甚麼時候要轉彎？怎麼知道要加速或是剎車呢？(難道車子裡面住了一隻小精靈?)
隨著現在科技的快速發展及 AI 演算法的進步，我們可以利用很多的技術來讓車子越來越人性，讓自動駕駛的程度越來越高，那到底有那些技術，才能一步一步提高自動駕駛等級呢？且讓老吳來說給您聽。
自駕車的感知器
首先，我們可以先想像人類是如何駕駛汽車的，駕駛人透過眼睛來知道行車的周圍環境，比方說駕駛車輛所在的車道位置，路上其他車輛或是行人的位置、障礙物、交通號誌等，也會透過後視鏡收集車輛周圍的狀況，用耳朵來確認是否有其他車輛按喇叭，有沒有消防車、救護車或是其他危險警示，駕駛人接收到這些感官的訊息後，會在腦中做出相對應的判斷，再反應給手或腳去做出因應動作，例如與前方車輛太近，需要減速，就會用腳去踩踏剎車並控制力道，或是必需要變換車道等等，簡單來說，駕駛人透過人體各感官去偵測環境資訊，大腦收集這些資料後，做出判斷並將指令送給動作器官，最後再由動作器官來操作車輛。
自駕車的駕駛動作和人為駕駛極為相似，如圖一，自駕車利用許多不同的感知器來偵測周圍環境，例如鏡頭模組、雷達、超聲波等等。鏡頭模組可來當作眼睛，透過雷達及超聲波來感知、收集車輛周圍的狀況，並將這些行車環境資訊，送到中央處理器來進行思考和做出判斷，最後將動作指令送出給油門、剎車或是方向盤等車輛控制裝置執行，利用這樣的方式來達到自動駕駛。
圖一、Sensors of Car
自駕車的自駕技術
之前老吳提過，達到完全自動駕駛，需要先一步一步的實現很多不同的自駕技術，擁有越多的自駕技術的車輛，他的自駕等級就越高，就像駕駛人也是要一樣一樣的學會各種駕駛技術，好比說先學會車輛前進，再學倒車，然後學習上坡起步等等，隨著經驗的累積，才能更加駕駛好車輛，那車輛需要有那些自駕技術呢？老吳一樣用人的譬喻來說給您聽。
首先，駕駛人在開車的時候，一定要知道前方的狀況和自己駕駛車輛的位置，因此車輛要能夠辨認前方的狀況。車輛可以透過辨認車道線來知道自己行駛的位置，車輛可以透過鏡頭模組的影像輸入，透過辨認車道線來了解自己的位置，將車輛控制維持在車道的中間，這就是 LKA (Lane Keeping Assist) 技術，如圖二示意。
圖二、LKA (Lane Keeping Assist)
在車輛行駛中，車輛還需要知道自己和前方、左右的車輛之間的距離，自駕車可以透過鏡頭模組或是雷達來知道自己和前方的距離，當車輛知道自己與前方車輛的距離也知道自己的車速，就可以達到主動定速 ACC (Adaptive Cruise Control) 及自動緊急剎車 AEB (Autonomous Emergency Braking) 技術，如圖三。而當車輛可以知道左右車距離，就可以做到盲點偵測 BSD (Blind Spot Detection ) 技術，如圖四。
圖三、AEB (Autonomous Emergency Braking)
圖四、BSD (Blind Spot Detection)
如果車輛能夠結合、搭配 BSD 及 LKA ，再進一步就可以做到自動車道變換 ALC (Automatic Lane Change)，如圖五，車輛偵測到其他車道沒有其他車輛，就可以自動切換到該車道行駛 。車輛還要能夠判斷交通號誌，TSR (Traffic Sign Recognition)、透過超聲波來偵測近距離的障礙物等等。
圖五、ALC (Automatic Lane Change) (來源:Tesla)
除了上述這些常見的自駕技術外，老吳在上一篇說過，目前市面上大多數有自駕能力的車輛還是屬於等級 2，車輛真正行駛在道路上，還會遇到不同天候與道路的型態，比方說下大雨，大雪，大霧，沒有車道線，路面結冰，市區光害，人車混雜，複雜區域等等，這對於自駕系統都是非常大的考驗，但相信隨著科技的進步，處理器和感知器的能力增強，最終一定可以實現我們全自動駕駛的願望
參考資料：
- Teals 台灣官方網站 https://www.tesla.com/zh_tw
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